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龙图腾网获悉贵州理工学院申请的专利基于知识蒸馏的跨模态知识迁移无人机电机故障诊断方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120470418B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510969365.3，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于知识蒸馏的跨模态知识迁移无人机电机故障诊断方法是由何秋辰;李少波;陈光林;袁森;彭凇;崔芳培;熊玲玲设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识蒸馏的跨模态知识迁移无人机电机故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及无人机电机故障诊断技术领域，尤其涉及基于知识蒸馏的跨模态知识迁移无人机电机故障诊断方法，构建跨模态知识迁移模型；将不同模态数据分别输入至教师特征提取器和学生特征提取器中进行特征提取；根据辅助网络对教师特征和学生特征进行跨模态融合，并将跨模态融合特征输入至辅助分类器中进行故障预测；根据知识蒸馏联合损失函数和跨模态融合特征对学生模型进行跨模态知识迁移，并根据知识蒸馏学生模型对目标模态数据进行故障诊断。本发明能够充分利用数据中的潜在信息，显著提升了无人机电机故障诊断在复杂多变情况下的准确率。

本发明授权基于知识蒸馏的跨模态知识迁移无人机电机故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.基于知识蒸馏的跨模态知识迁移无人机电机故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、基于教师模型的教师特征提取器、学生模型的学生特征提取器、学生分类器和辅助分类器构建跨模态知识迁移模型，其中，教师特征提取器和学生特征提取器的结构相同； S2、获取历史多模态无人机电机故障数据并对其进行预处理，得到实际多模态数据； S3、基于训练后的教师模型对实际多模态数据进行故障概率分析，得到无人机电机各个故障类别的概率，并将无人机电机各个故障类别的概率作为原始软标签，并根据动态温度系数序列对所述原始软标签进行平滑处理，得到教师模型软标签； S4、将实际多模态数据分别输入至教师特征提取器和学生特征提取器中进行特征提取，得到对应的教师特征和学生特征； S5、根据辅助网络对教师特征和学生特征进行跨模态融合，得到跨模态融合特征，并将跨模态融合特征输入辅助分类器中进行故障预测，得到辅助分类结果； S6、基于教师模型软标签和辅助分类结果构建跨模态知识迁移模型的知识蒸馏联合损失函数； S7、根据知识蒸馏联合损失函数和跨模态融合特征对学生模型进行跨模态知识迁移，将满足预设准确率的学生模型输出为知识蒸馏学生模型，并根据知识蒸馏学生模型对目标模态数据进行故障诊断，得到对应的故障诊断信息； 所述S6包括以下步骤： S61、根据学生分类器对实际多模态数据进行故障预测，得到目标模态初始分类结果，并根据目标模态初始分类结果与辅助分类结果确定学生模型的监督学习损失； S62、根据学生模型特征向量与教师模型特征向量确定学生模型的特征空间余弦距离； S63、根据教师模型软标签与目标模态初始分类结果确定学生模型的KL散度损失； S64、根据监督学习损失、特征空间余弦距离和KL散度损失构建跨模态知识迁移模型的知识蒸馏联合损失函数。

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